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    <title>浏阳德塔软件开发有限公司 女娲计划</title>
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    <br/>
    <br/>
    <br/>第六章_数据预测引擎系统
    <br/> 作者: 罗瑶光, Author:Yaoguang.Luo<br/>
    <br/>
    <br/>基础应用: 元基催化与肽计算 编译机的进制仿生计算机
    <br/>

    像素团处理 <br/>
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         alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>

    <br/>
    这个算法 动机很明显, 为了满足我的图片模式识别的工程应用. <br/>
    <br/>
    问题: 之前做眼睛识别的算法时候, 我遇到了一个问题, 就是高斯噪. 比如我先做一层粗卷积匹配,
    再做精度筛选匹配(为什么要这样设计, 因为速度. 如果直接1024x 768的视频处理做50x 50的卷积,
    这速度让我痛苦因为循环次数是1024x 768x 50x 50次, 我迫切需要加速, 于是先通过5x5粗卷积
    识别眼珠, 再10x 10细卷积识别眼白, 再25x 25.. . 识别眼眶), 发现眼睛的识别是准了, 速度
    快到爆炸(循环词次数是 1024x 768x 5x 5x(条件概率事件), 最大比值是2500/ 25, 100倍的差值)
    , 但是总有那么几个噪声同样被识别出来, 我需要 把这些东西给过滤了, 迫切需要一种模式识别算法.
    <br/>
    <br/>
    解决: 常规的算法和高斯模糊算法我都组合尝试遍了, 结果还是没有令我满意, 我觉得有必要基于燥的
    小分子团的大小 观测面上进行过滤这些噪声成份, 这是最早的动机. <br/>
    <br/>
    论证: 算法设计完后, 的确可有效删除某特定像素的 分子团, 因为一些卷积特征相同的 区域就很好的
    被过滤了. <br/>
    <br/>
    不足: 因为是基于scale距离来划分分子团的, 所有一些环形的同色分子团因为重心距仍很长,
    不能有效 的过滤. 之后会专门讨论这种情况. 另外计算过程观测时 发现卷积计算之前就用该算法过滤,
    动态视频 处理速度无影响, 如果在粗卷积匹配后再做这个算法过滤, 速度无法保障, 这是缺陷, 我会进
    一步完善 , 或者研发更有效的分子团过滤算法. <br/>
    <br/>
    算法搜索的NLP匹配打分
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         alt="浏阳德塔软件开发有限公司,罗瑶光"/>
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